您对利用计算和机器学习的力量来理解大数据感兴趣吗？如果是这样，亚利桑那州立大学专注于大数据系统的计算机科学硕士可能非常适合。在此学习计划中，您将设计可扩展的系统，用于捕获、处理和解释大型复杂数据集。您还将获得分析专业知识，以从数据中生成见解并为组织提供决策信息。
亚利桑那州立大学什么是大数据？大数据描述了为支持我们的知识经济而生成的大量和种类的数据。虽然有些数据是“静态”的，但“动态数据”的实时处理对于许多应用程序至关重要。其中包括欺诈检测系统、金融服务、移动/位置感知服务、信用卡身份验证和医疗保健。
如此庞大、快速和复杂的数据难以存储、管理、分析和获取见解。这需要设计具有大量处理能力的新数据架构和工具。这些可以匹配数据的规模，并通过数据融合和集成、分析、可视化和预测算法支持瞬间决策。
新的数据系统有助于做出决策，支持研究发现并产生价值。因此，迫切需要具有出色数据管理、系统开发/集成和数据分析技能的工程师和数据科学家。
为什么要获得专注于大数据系统的硕士学位？对能够提取高容量、高速度和高多样性数据集的新型数据科学家和工程师的需求很高。他们需要分析技能将数据转化为有意义的见解，并根据数据做出准确的预测。通过基于项目的学习，专注于大数据系统的在线计算机科学硕士为您构建，实施和部署系统以管理不断增长的数据量做好准备。
您将学习如何设计不同类型的可扩展大数据系统。其中包括并行、分布式和实时系统。作为拥有计算机科学学位的毕业生，您将拥有为特定任务或领域应用程序需求部署适当的数据管理、处理或分析系统所需的专业知识。
您还将通过基于项目的学习，在大数据分析、数据处理、数据挖掘、机器深度学习、挖掘算法、可视化技术等方面获得更深入地了解数据所需的技能。您在算法、建模和工程方面的大数据培训和技能将使您在该领域具有显著的竞争优势。
亚利桑那州立大学计算机科学硕士特色课程计算机科学硕士-大数据系统学生必须参加一门基础课程，一门系统课程和一门应用课程。学生还必须通过参加大数据系统课程完成15个学分的集中要求，例如：
工程区块链应用。
数据挖掘。
大规模数据处理。
数据可视化。
统计机器学习。
我将在这个计算机科学硕士课程中学习哪些技能？专注于大数据系统的计算机科学硕士学位将为您提供获取，存储和处理大规模数据集的多样化技能。您还将获得分析专业知识，以从数据中挖掘信息。在该课程中获得的以下技能可以帮助您获得数据架构师、工程师或科学家的就业。
将数据挖掘技术应用于实际应用。
创建支持实体、网络分析、文本和媒体分析的工具。
为一组给定的应用程序驱动约束设计最佳解决方案。
在数据存储、索引、查询、检索和可视化方面做出明智的决策。
关于查询优化和执行备选方案的推理。
使用和开发实时、在线和可扩展的处理系统。
亚利桑那州立大学计算机科学专业大数据系统的参考学习书籍介绍
《数据挖掘与探索：从传统统计学到现代数据科学（DataMiningandExploration:FromTraditionalStatisticstoModernDataScience）》《数据挖掘与探索：从传统统计学到现代数据科学》本书介绍了前沿数据科学方法的概念和程序方面，如动态数据可视化、人工神经网络、集成方法和文本挖掘。至少有两个独特的元素可以使这本书从竞争对手中脱颖而出。
首先，大多数社会科学、工程和商业专业的学生在学习数据科学之前至少上过一门统计学入门课。然而，这些课程通常不讨论传统统计学和现代数据科学之间的异同;结果，学习者被这种看似剧烈的范式转变弄得迷失方向。作为回应，一些传统主义者完全拒绝数据科学，而一些初级数据分析师将数据挖掘工具用作“黑匣子”，没有全面了解传统和现代方法之间的基本差异（例如，二分思维与模式识别，确认与探索，单一方法与三角测量，单一样本与交叉验证等）。
本书描述了经典方法和数据科学之间的过渡（例如，从p值到LogWorth，从重采样到集成方法，从内容分析到文本挖掘等）。
其次，本书旨在通过涵盖大量的软件工具来拓宽学习者的视野。当技术人员有锤子时，每个问题似乎都是钉子。出于同样的原因，许多教科书只